誤差逆伝播法のノート - Qiita
はじめに ※）「目標関数」をより一般的な名称である「損失関数（Loss Function）」表記に改めました．(2015Oct19) 誤差逆伝播法（以下，Backprop）は多層パーセプトロンを使う人にとってお馴染みのアルゴリズムですよね． いや，これだけ有名なアルゴリズムなのでちょっとネットで探してみれば沢山解説を見つけることが出来るのですが，Backpropを予測誤差の最小化に適用する場合の説明しかみつからないんです．（とはいえ，PRMLをちゃんと読めば全部載ってるんですが）. Backpropでできることは何なのか？ ということがあまり明らかではありませんでした． 大学の講義や教科書でのBackpropの説明はほとんど，「教師あり学習の文脈で多層パーセプトロンを識別器あるいは関数近似器として訓練する」という文脈でなされます．そのため，初学者はBackpropは教師あり学習のためのアル
Big Sky :: golang では変数の宣言位置が大事
今日こんなツイートをした。 @mattn_jp よろしければベターな理由をm(_ _)m 名前空間を短くする作法なのはわかるのですがメモリやGCやコンパイラなど、どの辺に優しい感じですか？ — Ryuji IWATA (@qt_luigi) April 5, 2017 qt_luigi さんからどうしてかを聞かれたので説明したいと思います。 golang では宣言した位置で初めて自動変数としてメモリが確保され、ゼロクリアされます。 for i := 0; i < b.N; i++ { var foo Foo bar, err := doSomething() if err != nil { continue } foo.v = bar fmt.Fprintln(ioutil.Discard, foo) } なので例えばこの様なコードで doSomething() が err を返した場合、
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